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Enregistrement W3196810197 · doi:10.3390/pr9091555

Optimization Study of Guide Vanes for the Intake Fan-Duct Connection Using CFD

2021· article· en· W3196810197 sur OpenAlexaff
Juan Pablo Hurtado-Cruz, Bryan Villegas, Sebastián Pérez, Enrique Acuña

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesDepartamento de Investigaciones Científicas y Tecnológicas, Universidad de Santiago de ChileFondo de Fomento al Desarrollo Científico y TecnológicoAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloUniversidad de Santiago de Chile
Mots-clésComputational fluid dynamicsCurvatureDuct (anatomy)MechanicsRadius of curvatureEngineeringMechanical engineeringSimulationMathematicsGeometryPhysicsMean curvature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The connection between an intake fan and a ventilation shaft must be designed in such a way that it minimizes the energy waste due to singularity losses. As a result, the questions of which radius of curvature to use and if guide vanes have to be included need to be answered. In that case, the variables such as the number, upstream and downstream penetration length, radius of curvature, and width of the vanes, need to be defined. Although this work is oriented to mine ventilation, these questions are usually valid in other engineering applications as well. The objective of this study is to define the previously mentioned variables to determine the optimal design combination for the radius/diameter relationship (r/D). Computational fluid dynamics was used to determine the shock loss factor of seven elbow curvature ratios for a 3 m diameter duct and fan, with and without guide vanes to estimate the best performing configuration and, therefore, to maximize the fan airflow volume. The methodology used consisted of initially developing models in 2D geometries, to optimize the meshing and the CPU use, and studying separately the number of vanes, upstream and downstream penetration, radius of curvature, and width of the vanes for each curvature ratio (r/D). Then, the best-performing variable combinations for each curvature ratio were selected to be simulated and studied with the 3D geometries. The application of the guide vane designs for three-dimensional simulated geometries is presented, first without and then with guide vanes, including the shock loss factors obtained. The methodology and obtained results allowed quantifying the energy savings and to reduce the CFD simulations steps required to optimize the design of the elbow and guide vanes. The results obtained cannot be used with elbows in exhaust fans, because fluid dynamics phenomena are different.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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